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Prepare-se para o II WBI0S 2024! O workshop anual do Brazilian Institute of Data Science (BI0S) acontece nos dias 29 e 30 de outubro. No primeiro dia, será realizado no Centro de Convenções da Unicamp, Campinas – SP. No segundo, no Auditório do IMECC.
O tema da edição é “Horizontes da Inteligência Artificial” e reunirá pesquisadores para discutir os avanços da IA em áreas como saúde e inovações em métodos voltados ao aprendizado de máquina. O evento contará com palestras de Celia Cintas (IBM) sobre fairness e robustez em modelos de aprendizado de máquina aplicados à dermatologia, de João Paulo Papa (UNESP), abordando o uso da IA no diagnóstico de câncer de esôfago, e Vincent Vigneron (Université Paris-Saclay), sobre inovações em métodos voltados ao aprendizado de máquina.
O evento também contará com sessões de exposição temática e feira de posters, com pesquisas em andamento nas mais diversas áreas.
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INSCRIÇÃO
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Dia 1 29/10 (Presencial) https://www.sympla.com.br/ii-workshop-bi0s—presencial—291024__2683697
Dia 2 30/10 (Presencial) https://www.sympla.com.br/ii-workshop-bi0s—presencial-dia-301024__2683718
Dias 1 e 2 (Online) https://www.sympla.com.br/ii-workshop-bi0s—online—29-e-301024__2683767
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PROGRAMAÇÃO
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29/10/2024
LOCAL: Centro de Convenções da Unicamp, Campinas – SP
Abertura e Apresentação do BI0S | 9H00 – 10H00
Coffee-break | 10h00 – 10h30
Palestra I – Celia Cintas (IBM) | 10h30 – 11h30
Sessão Oral I | 11h30 – 12h10
Almoço | 12h10 – 13h50
Sessão Oral II | 13h50 – 15h30
Coffee-break | 15h30 – 16h00
Palestra II – João Paulo Papa (UNESP) | 16h00 – 17h00
30/10/2024
LOCAL: Auditório do IMECC, na Unicamp, Campinas – SP
Sessão Oral III | 9h00 – 10h20
Coffee-break | 10h20 – 10h40
Transferência Tecnológica e Inovação no BI0S | 10h40 – 11h00
Sessão Oral IV | 11h00 – 12h00
Almoço | 12h00 – 14h00
Difusão do Conhecimento e Comunicação no BI0S | 14h00 – 14h20
Sessão Oral V | 14h20 – 15h20
Palestra III – Vincent Vigneron (Université Paris Saclay) | 15h20 – 15h50
Coffee-break | 15h50 – 16h20
Sessão pôster I | 15h50 – 17h00
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PALESTRANTES
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Palestra I – Celia Cintas (IBM)
Título: Fairness e Robustez no Aprendizado de Máquina para Dermatologia
Resumo: Nos últimos anos, houve um grande aumento de estudos sobre equidade e robustez em modelos de aprendizado de máquina (ML). Isso não é inesperado, uma vez que essas questões são cada vez mais importantes em aplicações de alto risco, como concessão de empréstimos, contratações e diagnósticos na área da saúde. Atualmente, a maioria dos modelos de ML assume condições ideais e se baseia no pressuposto de que os dados de teste/clinícos são homogêneos. No entanto, essa suposição raramente é atendida em aplicações do mundo real. Em um cenário clínico, encontramos diferentes dispositivos de hardware, populações de pacientes diversas ou amostras de condições médicas desconhecidas. Além disso, é necessário avaliar as disparidades nos resultados, que podem ser aprofundadas em nossas soluções de ML. Nesta apresentação, discutiremos como avaliar a representação de tons de pele em soluções de ML para dermatologia e como podemos melhorar a robustez dos modelos existentes detectando amostras fora de distribuição (por exemplo, novos protocolos clínicos ou tipos de doenças desconhecidas) em modelos de ML já disponíveis.
Biografia: Celia Cintas é Cientista de Pesquisa na IBM Research Africa – Nairobi, membro da equipe de Ciência de IA no laboratório do Quênia. Sua pesquisa atual foca no aprimoramento de técnicas de aprendizado de máquina para enfrentar desafios globais de saúde em países em desenvolvimento e na detecção de anomalias em modelos generativos. Anteriormente, foi bolsista do Conselho Nacional de Pesquisas Científicas e Técnicas (CONICET), trabalhando com Deep Learning em estudos populacionais na Argentina. Celia possui Ph.D. em Ciência da Computação pela Universidad del Sur (Argentina) e ocupou posições de destaque em várias conferências como SciPy Latin America e ICLR.
Palestra II – João Paulo Papa (UNESP)
Título: Inteligência Artificial Aplicada à Gastroenterologia: Câncer no Esôfago e Barrett’s
Resumo: nesta palestra abordaremos o uso de técnicas de inteligência artificial para endereçar um importante desafio na área de gastroenterologia: como distinguir duas enfermidades que possuem certas características em comum, isto é, esôfago de Barrett’s e câncer no esôfago. Apresentaremos abordagens que contemplam desde técnicas convencionais de visão computacional a outras mais recentes que fazem uso de aprendizado profundo e generativo. Lições aprendidas, desafios e trabalhos futuros serão também discutidos.
Biografia: graduou-se pela Universidade Estadual Paulista “Júlio de Mesquita Filho” (UNESP) em Bacharelado em Sistemas de Informação (2002), obteve o seu mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de São Carlos (2004) e o doutorado em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) em 2008. Em seguida, realizou estágio pós-doutoral no Instituto de Computação da mesma universidade durante os anos de 2008 e 2009. Atua como professor do Departamento de Computação da UNESP desde 2009, atualmente como professor titular. Durante 2014 e 2015, realizou pós-doutorando na Universidade de Harvard (Estados Unidos da América). Foi pesquisador visitante junto ao MIT – Massachusetts Institute of Technology – no período de 2024 à 2025. Fellow da International Association of Pattern Recognition, Research Fellow da Alexander von Humboldt Foundation, IEEE Senior Member, e bolsista de produtividade em pesquisa do CNPq. Atualmente, é membro do CA-CC/CNPq, Coordenador da área de eScience e Ciência de Dados da FAPESP e do comitê científico tecnológico do Instituto Eldorado e do CIAg – Centro de Inovação no Agronegócio. Possui interesse nas áreas de inteligência artificial, visão computacional, otimização e processamento de imagens, sinais e texto.
PALESTRA III – VINCENT VIGNERON (UNIVERSITÉ PARIS SACLAY)
Título: Método de Tomada de Decisão Multicritério Baseado em Agregação de Escalas via Medidas de Máxima Entropia
Resumo: Nas ciências modernas, uma parte significativa das informações coletadas é qualitativa. A agregação de escalas multiobjetivo com dados qualitativos envolve a combinação de múltiplos objetivos ou critérios, que podem ser qualitativos (não numéricos ou categóricos), em uma única ou em um conjunto de escalas agregadas. Em termos matemáticos, isso pode ser mais complexo do que trabalhar com dados quantitativos, pois os dados qualitativos precisam primeiro ser transformados ou manipulados para permitir uma agregação significativa. Os dados originais de classificação são transformados em matrizes que linearizam o problema de otimização, permitindo sua resolução por meio de programação linear. A solução é sensível à escolha da métrica de distância entre os itens. Várias medidas de discrepância foram testadas, incluindo as distâncias de Kullback-Leibler, Hellinger, Havrda-Charvát, e os $\chi^2$ de Pearson e Neymann. Utilizamos várias medidas de discrepância derivadas da entropia de Shannon para agregar os múltiplos critérios com técnicas semelhantes às usadas em otimização quantitativa multiobjetivo.
Biografia: Vincent Vigneron é professor de matemática computacional na Université Paris-Saclay, com vasta experiência em aprendizado de máquina e separação de fontes, com ênfase em medicina personalizada e desordens neurológicas. Ele já ocupou cargos importantes, como Decano de Relações Internacionais na Paris-Saclay, e realizou pesquisa na UNICAMP e USP. Vigneron também tem uma longa história de colaboração internacional e é membro sênior do IEEE.
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SESSÕES ORAIS
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SESSÃO ORAL I – 29/10/2024 – 11H30 – 12H10
Modelo de caracterização da degradação de pastagens baseado em dados de fertilidade do solo e de sensoriamento remoto
Apresentador: João Paulo da Silva
Orientador: Jurandir Zullo Junior
We Are So High (Tech): O Hype da IA no Cultivo de Cannabis Medicinal
Apresentador: Vitor Gonçalves da Silva
Orientadoras: Thais Queiroz Zorzeto César e Priscila Pereira Coltri
SESSÃO ORAL II – 29/10/2024 – 13H50 – 15H30
Beyond the Face: Unraveling the Impact of Facial Geometric Variation on Recognition Algorithms across Different Ethnicities
Apresentadora: Nina da Hora
Orientadora: Sandra Ávila
Avaliação do impacto das variantes do SARS-CoV-2 em gestantes brasileiras
Apresentador: Charles M’poca Charles
Orientador: Cristiano Torezzan
Machine Learning vs Traditional Statistical Methods for Predicting Postpartum Hemorrhage
Apresentador: Oluwafunmilola Deborah Awe
Orientador: Rodolfo de Carvalho Pacagnella
A Ciência Por Trás da Xícara: Projeto de divulgação das atividades de pesquisa científica realizadas no projeto Coffee Change
Apresentadora: Lidia Maria Reis Torres
Orientadoras: Simone Pallone de Figueiredo e Claudia Regina Castellanos Pfeiffer
SESSÃO ORAL III – 30/10/2024 – 9H00 – 10H20
Machine-learning Sasakian and G2 topology on contact Calabi-Yau 7-manifolds
Apresentador: Tomás Silva
Orientador: Henrique N. Sá Earp
Aprendizagem profunda com geometria Riemanniana para análise de sinais de EEG
Apresentador: João Guilherme Prado Barbon
Orientador: Denis Gustavo Fantinato
Computação de reservatório e dinâmica não-linear para análise de séries temporais: uma aplicação em mercado financeiro
Apresentador: Francisco Alves dos Santos
Orientador: João Batista Florindo
Uma Análise Comparativa entre o Modelo de Agregação Linear e a Integral de Choquet Considerando o Número de Ordenamentos Atingíveis no Contexto de Apoio à Decisão Multicritério
Apresentadora: Glaucia Jardim Pissinelli
Orientador: Leonardo Tomazeli Duarte
SESSÃO ORAL IV – 30/10/2024 – 11H00 – 12H20
A cara da fome: uma análise estatística interseccional da insegurança alimentar no Brasil
Apresentadora: Clara Mendonça Saliba
Orientadora: Ivette Luna
Aplicando Inteligência Artificial a Problemas Sociais Complexos: Proposta Metodológica para Modelagem Preditiva da Migração Populacional
Apresentadora: Julia Corrêa Côrtes
Orientador: Leonardo Tomazeli Duarte
Utilizando dados sintéticos para melhorar a transferência de estilo em modelos de conversão Texto-Fala
Apresentador: Lucas Hideki Ueda
Orientadora: Paula Dornhofer Paro Costa
SESSÃO ORAL V – 30/10/2024 – 14H20 – 15H20
Desenvolvimento de Estratégia Automatizada para Ingestão de Dados no reBI0S: Otimizando Processos de Integração de Informação
Apresentador: Valter Lacerda de Andrade Junior
Orientadora: Rodolfo de Carvalho Pacagnella
Climaterna: Plataforma integrada de dados sobre clima e saúde materna e perinatal
Apresentadora: Camila Ferreira Soares
Orientador: Rodolfo de Carvalho Pacagnella
Projeto Escutadô (Aprendizado de escuta de máquina como um sistema para prever o colapso da biodiversidade no sertão do Brasil)
Apresentadora: Maria Eugênia Fernandes
Orientador: Bruno Sanches Masiero
Construção de banco de dados de compostos químicos poluentes noar com modelos do CMIP
Apresentador: Malcolm dos Reis Alves Pereira
Orientadora: Priscila Pereira Coltri
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SESSÕES DE PÔSTER
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- Visualização de dados climáticos e poluição: tendências e correlações
Nome: Caio Simplicio Arantes
Orientadora: Priscila Pereira Coltri - Análise do impacto da temperatura corporal materna na saúde materna e perinatal: avaliação de registros prospectivos com actígrafos em gestantes brasileiras
Nome: Valter Lacerda de Andrade Jr.
Orientador: Rodolfo de Carvalho Pacagnella - Construção de banco de dados de compostos químicos poluentes no ar com modelos do CMIP
Nome: Malcolm dos Reis Alves Pereira
Orientadora: Priscila Pereira Coltri - Modelo de inteligência artificial para transição entre imagens: uma aplicação no tratamento da afasia
Nome: Mário Sérgio Maduro Santana
Orientador: João Batista Florindo - O que se sabe sobre o Chat GPT? Uma revisão bibliográfica sobre a última sensação no campo das tecnologias de inteligência artificial
Nome: Pedro Silva
Orientador: Diego Vicentin - Fusão de imagens de satélites para identificação de monoculturas de café
Nome: Fernanda Esteves Coelho Chaves
Orientadores: Renato R. Lopes e João M. T. Romano - Desenvolvimento de sensores de baixo custo para estudos de clima urbano
Nome: Larissa Vieira Zezzo
Orientadora: Priscila Pereira Coltri - Remapping of future climate models by the conservative method for specialty coffee production areas in Brazil
Nome: Guilherme Almussa Leite Torres
Orientadora: Priscila Pereira Coltri - Previsão de emissões de CO2 das indústrias agroalimentares brasileiras usando um algoritmo de regressão de vetores de suporte
Nome: Yerlis Valdelamar Gonzalez
Orientador: Washington Alves de Oliveira - Clima e saúde: estratégias de comunicação e mobilização do Climaterna
Nome: Jaqueline Nichi
Orientadora: Priscila Coltri - Utilização de dados de temperatura e umidade relativa do ar para inferir o conforto térmico
Nome: Daniela Resende de Faria
Orientadora: Priscila Pereira Coltri - A relação entre complexidade econômica e informalidade nos estados brasileiros entre 2003 e 2019
Nome: André dos Santos Souza
Orientadora: Ivette Luna - Fiscalização como política de formalização: uma abordagem baseada em agentes
Nome: Pedro Henrique Gonçalves da Silva Napoli de Lima
Orientadora: Ivette Raymunda Luna Huamaní - Estratégias para reanotação de bases de lesões de pele
Nome: Eduarda Simonis Gavião
Orientadora: Sandra Avila - O desafio do uso de dados climáticos em projetos aplicados: o desafio do Climaterna
Nome: Kevin Hyslop
Orientadora: Priscila Coltri - Sobre o uso da distância de Fisher-Rao em agrupamento de dados e aprendizagem
Nome: George Absalão Pandino de Morais
Orientadora: Sueli Irene Rodrigues Costa - Modelos de aprendizado profundo guiados por análise topológica para previsão em ações do mercado brasileiro
Nome: Jerson Leite Alves
Orientador: João Batista Florindo - Um novo método de fatoração de matriz não negativa para lidar com problemas de equidade
Nome: Alejandra Inga Quezada
Orientador: Leonardo Tomazeli Duarte - Integral de Choquet como operador de agregação em comitês de classificadores
Nome: Henrique Evangelista de Oliveira
Orientador: Leonardo Tomazeli Duarte - Sobre o uso de reticulados para codificação em aprendizado federado
Nome: Juliana Gomes Ferreira de Souza e Franciele do Carmo Silva
Orientadora: Sueli Irene Rodrigues Costa - Evidence for use of artificial intelligence to improve feto-maternal outcomes: a systematic review
Nome: Oluwafunmilola Deborah Awe
Orientador: Prof. Rodolfo de Carvalho Pacagnella - O papel da universidade na divulgação científica das mudanças climáticas globais: um estudo de caso na Unicamp
Nome: Marcos Rogério Pereira
Orientador: Jurandir Zullo Junior - As dinâmicas socioclimáticas e a produção de uvas nos projetos públicos de irrigação do semiárido brasileiro
Nome: Luiz Gustavo Lovato
Orientador: Jurandir Zullo Junior - Modelos climáticos e cafés especiais no Brasil
Nome: Matheus Alves de Andrade
Orientadora: Priscila Pereira Coltri - Participação de atores locais na implementação do sistema agroflorestal
Nome: Carolina Lobello Lorensini
Orientador: Jurandir Zullo - External validation of a machine learning-based ICU admission prediction model for high-risk pregnant women
Nome: Oluwafunmilola Deborah Awe
Orientador: Prof. Rodolfo de Carvalho Pacagnella - Aprendizado de máquina causal para classificação de lesões precursoras de câncer do colo do útero
Nome: Francisca Beatriz Precebes da Silva
Orientadora: Sandra Avila - Back to the basics on predicting transfer performance
Nome: Levy Gurgel Chaves
Orientadora: Sandra Eliza Fontes de Avila - Exploring EEG signals as trajectories on Riemannian manifolds with deep networks
Nome: Lucas Heck dos Santos
Orientador: Denis Gustavo Fantinato - SABIÁ, um Podcast sobre inteligência artificial para o grande público
- Nomes:
- Bruno Franchi
- Luana Vicentin
- Alexsandro Almeida
- Shelly Cristie
- Rian Morais
- Orientadores:
- Victor Vicente
- Leandro Russovski Tessler
- Nomes:
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Instruções para apresentação:
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- Sessões orais: Nas sessões orais, cada trabalho terá um slot de 20 minutos, com 15 minutos de apresentação e 5 minutos destinados às perguntas. O(a) apresentador(a) do trabalho deve chegar 10 minutos antes do início da sessão para carregar a apresentação no computador que será utilizado na apresentação (poderá ser em pdf ou ppt). Não há template para apresentação.
- Sessão de poster: O formato do pôster é livre. A medida recomendada é a do formato A0 (841x1189mm). Recomendamos que o pôster não seja muito pequeno.
